https://sota.jiqizhixin.com/project/ddpg 9.4 A3C A3C，即异步优势演员-评论家算法，是强化学习领域中一种高效利用计算资源并提升训练效果的算法。其核心特点包括异步训练框架、网络结构优化以及Critic评估点的改进。通过多个agent与环境的并行交互，每个agent都能独立收集数据，并协同模型进行学习。因此，A3C算法的...
A3C 支持多种 action 概率分布,如果 action 空间是 DQN 那样的离散集合,可以用 Categorical 分布;如果是像 DDPG 那样的多维连续分布,可以用 Multivariate Gaussian 分布,此外 A3C 还支持伯努利分布,如果 action 的每一维都是非此即彼的二值选项,或者 one-hot 向量太长想改用二进制表示,那就是它了。可见,A3C ...
1.3 DDPG DDPG是Google DeepMind团队提出的一种用于输出确定性动作的算法,它解决了Actor-Critic神经网络每次参数更新前后都存在相关性导致神经网络只能片面的看待问题这一缺点,同时也解决了DQN不能用于连续性动作的缺点,属于model-free、off-policy、policy-based的方法。简单来说:DQN+Actor-Critic =>Deep Deterministic P...
DDPG中通过在action基础上增加Noise方式解决这个问题。 DDPG的算法训练过程: 四、some state-of-art papers 写到这整个文章有点太长了,这部分会拆分到后续单独开辟文章介绍。简单介绍下大名鼎鼎的A3C算法。 4.1 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 因为后续还有计划A3C和Advantage结合在一起分享下。这里只是大...
DQN A2C PPO DDPG 进阶技巧 PG算法回顾 Actor-Critic(AC) Advantage Actor-Critic(A2C) synchronous Advantage Actor-Critic (A3C) DQN DQN 是基于价值(value-based)而非策略(policy-based)的方法,学习的不是策略,而是一个评论家(critic)。critic 并不直接采取行为,而是评价行为的好坏。具体来说DQN采用状态-动作...
简介:DQN、A3C、DDPG、IQN…你都掌握了吗?一文总结强化学习必备经典模型 1.7DPPO 原则上,强化学习范式允许直接从简单的奖励信号中学习复杂的行为。然而,在实践中,通常要专门地设计奖励函数,以鼓励一个特定的解决方案,或从示范数据中推导得出方案。本文探讨了丰富的环境如何能帮助促进复杂行为的学习。DPPO(Distributed ...
简介:DQN、A3C、DDPG、IQN…你都掌握了吗?一文总结强化学习必备经典模型 1.2DDQN 为了介绍DDQN,首先介绍Double Q-learning。Q-learning学习是使用单估计器(single estimate)去估计下一个状态,Double Q-learning则是使用两个函数QA 和QB (对应两个估计器),并且每个Q 函数都会使用另一个 Q 函数的值更新下一个状态...
DDPG 是又一种影响深远的深度强化学习算法，其将 DQN 的思想扩展到的连续动作空间。这也是一种 actor-critic 方法，使用策略梯度来优化策略；但不同于 A3C 中那样根据优势来优化策略，它是根据 Q 值来进行优化。因此在 HIRO 中，所要最小化的 DDPG 邻近误差就变成了：同时，为了使用离策略的经历，高层策略使用...
在Actor-Critic算法 里面,最知名的方法就是 A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)。 如果去掉 Asynchronous,只有 Advantage Actor-Critic,就叫做A2C。 如果加了 Asynchronous,变成Asynchronous Advantage Actor-Critic,就变成A3C。 2.1 Actor-Critic 2.1.1 Q-learning ...
DDPG是另一种开创新的深度强化学习算法,它将DQN的思想扩展到了持续动作空间中。他也是另一种actor-critic方法,使用策略梯度来优化策略。 不过,HIRO绝不是唯一的分层强化学习方法。FeUdal网络出现的时间更早,它将经过学习的“目标”表示作为输入,而不是原始状态的观察。另外还有很多方法需要一定程度的手动操作或领域知识...